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Equipo de la U.N. gana competencia mundial de inteligencia computacional

Durante el Congreso Mundial de Inteligencia Computacional, el equipo multiinstitucional conformado por la Universidad Nacional de Colombia (U.N.), la empresa Accelogic y la Universidad de Khalifa (Emiratos Árabes Unidos) obtuvo el primer puesto en la competencia de operación de redes inteligentes Evolutionary Computation in Uncertain Environments: A Smart Grid Application.

Bogotá D. C., 27 de julio de 2018Agencia de Noticias UN-

Es la segunda vez (2017 y 2018) que el equipo se posiciona entre los tres finalistas. Fotos: Gorka de Tomás

La competencia consistió en operar al mínimo costo una red inteligente.

El algoritmo utilizado por el equipo multiinstitucional correspondió a dos métodos de optimización heurística.

El equipo estuvo conformado por la U.N., Accelogic y la Universidad de Khalifa.

La operación de fuentes de energía distribuidas consideraba incertidumbre en renovables, vehículos eléctricos, pronóstico de carga y precios del mercado.

En el certamen –que agrupa los Congresos de Redes Neuronales; de Computación Evolucionaria, y de Sistemas Difusos, y que este año se llevó a cabo en Río de Janeiro (Brasil)–, el equipo de la U.N. presentó la combinación dos algoritmos heurísticos para aplicar en optimización de sistemas con energía renovable, es decir para operar al mínimo costo sistemas que contengan vehículos eléctricos, energía solar, energía eólica y otros elementos que conforman las redes inteligentes.

El equipo de la U.N. estuvo conformado por el estudiante de doctorado Pedro García, el ingeniero eléctrico Julián Cantor y los profesores María Alejandra Guzmán, Camilo Cortés y Sergio Rivera, de la Facultad de Ingeniería. Por parte de Accelogic los colaboradores fueron Juan González, jefe de Científicos, y Rafael Núñez, vicepresidente de Investigación y Desarrollo. Así mismo, la profesora Ameena Alsumaiti representó a la Universidad de Khalifa.

El certificado para los ganadores fue entregado el pasado 11 de julio, un día después de haberse expuesto el trabajo en el panel especial de competencias de inteligencia computacional, informó el profesor Sergio Rivera, quien recibió el reconocimiento junto con el estudiante de doctorado Pedro García.

“Lo interesante de esta participación es que fue un trabajo interinstitucional con una empresa norteamericana de aceleración de software y la Universidad de Emiratos Árabes Unidos”, destacó el docente.

Y aunque en este caso no hay un reconocimiento económico, el certificado abre muchas puertas internacionales, señala el profesor Rivera, quien anunció que, por ejemplo, la empresa norteamericana quiere que el equipo de la U.N. participe en una competencia del Departamento de Energía de Estados Unidos, en el otoño del presente año. Entre tanto, la profesora del equipo de la Universidad de Khalifa está gestionando una visita para mostrar en Estados Unidos la optimización de sistemas con energía renovable.

El docente explica que en el trabajo ganador se tomaron dos algoritmos heurísticos (son reglas arbitrarias, pueden venir del comportamiento de la naturaleza o ser creadas de manera particular): “combinamos el método DEEPSO (Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization), y la Variable Neighborhood Search algorithm (VNS), que son variaciones matemáticas de métodos tradicionales bioinspirados”.

La competencia consistió en operar al mínimo costo una red inteligente mediante la programación de la operación de fuentes de energía distribuidas considerando incertidumbre en renovables, vehículos eléctricos, pronóstico de carga y precios del mercado.

La red de prueba correspondía a un sistema de distribución de 33 nodos con 7 fuentes de generación divididas entre renovables y tradicionales, 34 vehículos eléctricos, 2 dispositivos de almacenamiento de energía, 90 cargas controlables y 2 puntos de inyección de potencia negociados en mercados eléctricos. El total había 142 variables de decisión cada hora, en un horizonte de tiempo de 24 horas, es decir 3.408 variables a determinar por el algoritmo.

Los algoritmos utilizados tienen además un sinnúmero de aplicaciones en las áreas de optimización, estimación de parámetros de modelos y pronósticos de variables dependientes.

 “Invitamos a la comunidad académica que tenga que resolver este tipo de problemas a que se acerque al equipo de la U.N. para ver posibilidades de cooperación”, señalaron los integrantes del equipo.

Esta es la segunda vez (2017 y 2018) que el equipo de la Facultad de Ingeniería se posiciona entre los tres finalistas, y la primera que logra entrar en el olimpo de la inteligencia computacional. Los organizadores le pidieron al equipo ganador escribir un artículo sobre los resultados de su trabajo.

(Por: Fin/GDT/MLA/LOF
)
N.° 964

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